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Enregistrement W4409333250 · doi:10.1021/acsestair.4c00223

Using Synthesized Size-Resolved Lignin Nanoparticles to Investigate the Atmospheric Ice Nucleation of Biomass Burning Organic Aerosols

2025· article· en· W4409333250 sur OpenAlexafffund
A Zelený, Jingqian Chen, Paul Bieber, Orlando J. Rojas, Nadine Borduas‐Dedekind

Notice bibliographique

RevueACS ES&T Air · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésLigninNucleationIce nucleusBiomass (ecology)Biomass burningAerosolNanoparticleEnvironmental scienceChemical engineeringMaterials scienceEnvironmental chemistryChemistryNanotechnologyOrganic chemistryGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomass burning organic aerosols (BBOA) released from wildfires impact the formation, lifetime, and optical depth of mixed-phase clouds through heterogeneous ice nucleation. However, the underlying physicochemical mechanism of how organic matter, such as BBOA, promotes ice nucleation remains difficult to predict. Here, we investigated the ice-nucleating ability of lignin, a major component of BBOA, by synthesizing lignin nanoparticles (LNPs) from three different plant sources, namely, a conifer (softwood, sw), an angiosperm (hardwood, hw), and grass (g). First, we used a precipitation technique to make polydispersed LNP suspensions with acetone and water as antisolvents. Transmission electron microscopy (TEM) images indicated that the LNP samples were spherical and, notably, that the surface of grass LNP appeared floccose compared to the other two LNP types. Using our custom-built drop Freezing Ice Nuclei Counter (FINC), we found that LNPs from softwood (LNP sw ) were the most ice-active with a median ice nucleation temperature, T 50, of −15.6 °C at a concentration of 0.2 mg/mL. 31 P NMR suggested that LNP sw had the lowest number of hydroxyl groups, indicating that the functional groups present at the surface of the nanoparticles may be impacting the ice nucleation ability of LNPs. We then separated LNP sw by size with cascade centrifugation to create three distinct size bins of particles with mean diameters of 79, 154, and 279 nm. Nanoparticle tracking analysis (NTA) was used to quantify the size, surface area, and particle number of these size-resolved LNP sw . Despite their different sizes, all size-resolved LNP sw suspensions at 0.2 mg/mL were ice active at the same temperature, with T 50 values ranging from −14.9 to −15.9 °C. Remarkably, solubilized lignin, which did not undergo the nanoprecipitation procedure, froze in the same temperature range. Thus, the conversion of solubilized lignin into nanoparticles did not improve the ice nucleation ability of softwood lignin. We reconcile these results with a proposed role of the aggregation of lignin, as nanoparticles or dissolved, which facilitates the ice nucleation of aqueous droplets of lignin. Overall, the chemical composition and the ability of nonproteinaceous organic matter to aggregate may govern its ice nucleating ability. These findings help us understand how BBOA nucleate ice and impacts the formation and phase of clouds in the atmosphere.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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